机器学习决策树2个经典案例

【实例简介】 Python操作Sqlite表的实例，包括建表、插入数据、获取字段信息。

【实例简介】 1.给定一对图像，利用提取好的SIFT特征文件，根据距离阈值准则（跨图像的局部SIFT特征距离小于0.4），得到图像间的初始局部特征匹配关系 2.基于上述初步匹配结果，实现spatial coding方法，进行匹配校验，确定几何不一致的匹配 3.将几何一致的匹配和不一致的匹配在图像上画出来，分别用蓝色和红色进行区分

【实例简介】 用到pygame模块编的植物大战僵尸

【实例简介】Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。

xlwt包

【实例简介】 该代码使用生成对抗网络 进行时序预测

Python爬虫开源项目代码

自动备份本地文件至远程服务器

完整版Python-Django项目，调试通过，直接下载即可运行包括：登陆、注册、浏览、搜索、发布资源、评论等多个功能。可作为新手练习，课程设计，毕业设计，代码注释详细，便于理解。

# 石头 0 剪刀 1 布 2 import randombot = random.randint(0, 2)player = int(input("输入您的结果")) if (player == 1) and (bot == 2) or (player == 2) and (bot == 0) or (player == 0) and (bot == 1): print("玩家获胜") elif player == bot: print("你们打成平手") else: print("电脑获胜")